부록

TCP/IP 통신

웹 UI에서 설정이 완료되면, TCP/IP 통신을 통해 감지를 요청하고 결과를 받아볼 수 있습니다. IndyEye는 TCP/IP 통신을 위해 json string 형식을 이용합니다. 명령어 체계는 아래와 같습니다.

키	값	설명
'command'	0	딥러닝 알고리즘 실행
	1	자세 보정과 후처리 실행
	2	감지 알고리즘 리셋
	3	감지 가능한 물체의 이름 목록 요청
'class_tar'	int	감지할 물체 종류의 번호. 모두 감지를 위해서는 0 입력
'pose_cmd'	float x 6 array	현재 로봇의 작업 공간 위치. (IndyEye가 'no robot' 모드인 경우에 한해 입력)

명령에 대한 IndyEye의 응답 체계는 아래와 같습니다.

키	값	설명
'STATE'	int	오류 상태. 0 는 감지 성공을 의미.
'class_detect'	int	감지된 물체의 종류 번호. 1부터 시작.
'tool_idx'	int	IndyEye가 선택한 툴 번호.
'Tbe'	float x 6 array	물체 파지를 위한 로봇의 6D 작업 공간 위치.
'Tbt'	float x 6 array	물체 파지를 위한 TCP의 6D 작업 공간 위치.
'Tbo'	float x 6 array	물체의 6D 작업 공간 위치.
'class_list'	string array	감지 가능한 물체의 이름 목록. ('command'가 3 인 경우에만 회신)

IndyEyeClient는 IndyEye와 함께 제공되는 C++ 통신용 클래스입니다. NRMK Framework에 포함되어 제공되며, 구성은 아래와 같습니다.

IndyEyeClient는 IndyEye와의 간편한 통신을 위해 아래의 함수들을 제공합니다.

함수	변수	설명
SetIP	char* ipaddress	IndyEye의 IP 주소 설정
GetClassList	-	감지 가능한 물체 리스트를 요청
Detect	int cls, double *pose	물체 감지와 보정, 후처리 수행. cls: 목표 물체 종류 번호, 모두 감지를 위해서는 0 입력, pose: 현재 로봇 자세 (선택 입력, double × 6 어레이)

GetClassList나 Detect 함수의 호출 후에, 그 결과는 아래와 같이 IndyEyeClient의 멤버 변수에 저장됩니다.

IndyEye 프로그램 실행을 위해 아래의 둘 중 한가지를 입력하십시오. 전자는 터미널 상에서 프로그램을 실행하고, 후자는 백그라운드 서비스로 실행합니다. (기본적으로 부팅 시 후자의 방법으로 프로그램이 실행됩니다.)

1 2	cd ~/Projects/indyeye/src sudo python3 IndyEye_main.py

or

1	sudo systemctl start IndyEyeAuto

1	sudo systemctl status IndyEyeAuto

1	sudo systemctl kill IndyEyeAuto